全球公共卫生面临挑战，尤其是新冠疫情。废水监测（WBE）通过分析废水中的病毒痕迹提供早期预警。内华达大学研究团队提出的ICA-Var方法，利用无监督机器学习，能够更早、更准确地检测变异株，克服传统方法的局限，为疫情防控提供新工具。

本研究提出了一种无监督机器学习方法，用于推断费米-帕斯塔-乌拉姆-青戈模型的内在维度m^{ ext{*}}。结果表明，在弱非线性情况下，m^{ ext{*}}显著小于n，而在强非线性情况下，m^{ ext{*}}接近n-1，并指出主成分分析的局限性。

本文提出了一种数据驱动的方法，利用无监督机器学习识别病理，从而提升量子设备的验证效率。研究探讨了机器学习在量子态重建、量子计量和气相外延生长量子点等领域的应用，展示了深度学习和强化学习在量子计算中的潜力。